Cohesity внедрила ИИ на портал поддержки резервного копированияНовый чат-бот поддержки Cohesity предоставляет возможность использования ИИ для обработки кейсов по резервному копированию данных.
Новый чат-бот поддержки Cohesity предоставляет возможность использования ИИ для обработки кейсов по резервному копированию данных. Но для обучения ИИ и ML требуется нечто большее, чем резервные данные, считают эксперты.
Поставщик SaaS-услуг по резервному копированию данных компания Cohesity использует возможности искусственного интеллекта Turing AI для решения проблем управления резервным копированием без привлечения дополнительной поддержки.
Компания использует эту модель, чтобы показать как резервные копии данных могут использоваться для моделирования и обучения искусственного интеллекта, в частности, этот способ позволяет клиентам Cohesity самостоятельно решать общие вопросы поддержки.
Cohesity планирует, что в ближайшее время корпоративные заказчики будут использовать возможности искусственного интеллекта для применения резервных данных в рабочих нагрузках по обучению искусственному интеллекту. Однако эксперты в области хранения данных и ИИ предупреждают, что резервные копии не являются наиболее эффективными и надежными наборами данных для разработки приложений ИИ.
По словам Рэнди Кернса, аналитика компании Futurum Group, данные, используемые для обучения моделей искусственного интеллекта, нуждаются в фильтрации и категоризации, которые обычно выполняются в хранилищах данных. По его словам, к резервным копиям необходимо будет применять метаданные и другие метрики, что приведет к снижению производительности при обучении.
Использование резервных копий в качестве учебных данных также может быть затруднено из-за специфики поставщика, поскольку они обычно форматируются под его программное обеспечение.
"Если вы хотите использовать данные для обучения или тестирования ИИ, вам придется их изменить", - сказал Кернс. "С оперативной точки зрения резервные копии, вероятно, не лучший способ их использования. Предпочтительно иметь дело с оригинальным источником".
Служба поддержки без ожидания
Новое решение Cohesity Support Experience позволяет клиентам получить доступ к чат-боту с искусственным интеллектом для поддержки и устранения неполадок, который соединяет администраторов резервных копий с техническими статьями на основе кодов ошибок или конкретных вопросов.
Чатбот избавляет клиентов от необходимости подавать заявку на поддержку в Cohesity, поскольку вопросы, которые ставят систему в тупик, автоматически попадают в очередь для связи с сотрудником службы поддержки.
По словам Грега Стэттона, специалиста по данным и искусственному интеллекту офиса CTO компании Cohesity, сервис, который в настоящее время доступен бесплатно для всех клиентов Cohesity, служит испытательным полигоном для возможностей искусственного интеллекта Cohesity Turing и примером использования, который клиенты могут взять за основу.
"Наша главная цель - помочь клиентам сократить время решения проблемы", - сказал Стэттон.
В начале этого года компания Cohesity заявила о партнерстве в области ИИ с Microsoft Azure и Google Cloud и планирует реализовать дополнительные возможности ИИ с помощью API-соединений и инструментов в своей SaaS-платформе Cohesity Data Cloud.
По словам Статтона, платформа Cohesity Data Cloud Platform уже хранит и предоставляет обзор данных о клиентах и поддерживает общие требования для обучения ИИ, такие как маркировка метаданных, контроль доступа по ролям для ограничения вмешательства пользователей и поиск разрозненных данных.
"Главное - это данные", - сказал Стэттон. "Эти модели станут товарными. Именно те данные, которыми располагает предприятие, могут быть использованы этими моделями безопасно и надежно".
ИИ из резервных копий
По мнению Кернса, даже если компания Cohesity стремится сделать резервные копии данных готовыми к использованию ИИ, создание надлежащего контроля для озер данных Dremio или Databricks может еще больше усложнить процесс для инженеров по обработке данных.
Инженерам по обработке данных нужны данные, которые не только активно используются, что облегчает обучение моделей искусственного интеллекта и делает их более отзывчивыми при использовании клиентами, но и обеспечивают надлежащую атрибуцию, валидацию и кредитование. Резервные данные, которым может быть несколько лет, могут не иметь такого уровня детализации.
"Если вы используете множество различных источников, имеющих разные схемы и переменные, то это значительно усложняет работу инженеров по работе с данными", - говорит Кернс. "Если это резервные данные, то они не являются исходным источником данных, что значительно усложняет их работу".
По словам Умы Чаллы, аналитика компании Gartner, справочный агент, созданный компанией Cohesity, похож на другие ИИ-сервисы, которые предприятия могут использовать внутри компании.
Например, специалисты по DevOps предпочитают модели самообслуживания, в то время как ИТ-службы предприятий уже стремятся к более эффективной работе, сказал он. Если агенты ИИ избавят сотрудников от необходимости искать и обобщать технические руководства, политики и процедуры, то они смогут быстрее вернуться к работе.
"Именно в этих областях производительность может значительно возрасти. Это принципиально новый взгляд на помощников и ботов ", - отметила Умма Чалла.
Доступность и удобство использования таких ИИ-помощников на предприятиях будет только расти, однако обеспечение отсутствия ошибок в данных во избежание дезинформации будет оставаться сложной задачей.
Поставщик SaaS-услуг по резервному копированию данных компания Cohesity использует возможности искусственного интеллекта Turing AI для решения проблем управления резервным копированием без привлечения дополнительной поддержки.
Компания использует эту модель, чтобы показать как резервные копии данных могут использоваться для моделирования и обучения искусственного интеллекта, в частности, этот способ позволяет клиентам Cohesity самостоятельно решать общие вопросы поддержки.
Cohesity планирует, что в ближайшее время корпоративные заказчики будут использовать возможности искусственного интеллекта для применения резервных данных в рабочих нагрузках по обучению искусственному интеллекту. Однако эксперты в области хранения данных и ИИ предупреждают, что резервные копии не являются наиболее эффективными и надежными наборами данных для разработки приложений ИИ.
По словам Рэнди Кернса, аналитика компании Futurum Group, данные, используемые для обучения моделей искусственного интеллекта, нуждаются в фильтрации и категоризации, которые обычно выполняются в хранилищах данных. По его словам, к резервным копиям необходимо будет применять метаданные и другие метрики, что приведет к снижению производительности при обучении.
Использование резервных копий в качестве учебных данных также может быть затруднено из-за специфики поставщика, поскольку они обычно форматируются под его программное обеспечение.
"Если вы хотите использовать данные для обучения или тестирования ИИ, вам придется их изменить", - сказал Кернс. "С оперативной точки зрения резервные копии, вероятно, не лучший способ их использования. Предпочтительно иметь дело с оригинальным источником".
Служба поддержки без ожидания
Новое решение Cohesity Support Experience позволяет клиентам получить доступ к чат-боту с искусственным интеллектом для поддержки и устранения неполадок, который соединяет администраторов резервных копий с техническими статьями на основе кодов ошибок или конкретных вопросов.
Чатбот избавляет клиентов от необходимости подавать заявку на поддержку в Cohesity, поскольку вопросы, которые ставят систему в тупик, автоматически попадают в очередь для связи с сотрудником службы поддержки.
По словам Грега Стэттона, специалиста по данным и искусственному интеллекту офиса CTO компании Cohesity, сервис, который в настоящее время доступен бесплатно для всех клиентов Cohesity, служит испытательным полигоном для возможностей искусственного интеллекта Cohesity Turing и примером использования, который клиенты могут взять за основу.
"Наша главная цель - помочь клиентам сократить время решения проблемы", - сказал Стэттон.
В начале этого года компания Cohesity заявила о партнерстве в области ИИ с Microsoft Azure и Google Cloud и планирует реализовать дополнительные возможности ИИ с помощью API-соединений и инструментов в своей SaaS-платформе Cohesity Data Cloud.
По словам Статтона, платформа Cohesity Data Cloud Platform уже хранит и предоставляет обзор данных о клиентах и поддерживает общие требования для обучения ИИ, такие как маркировка метаданных, контроль доступа по ролям для ограничения вмешательства пользователей и поиск разрозненных данных.
"Главное - это данные", - сказал Стэттон. "Эти модели станут товарными. Именно те данные, которыми располагает предприятие, могут быть использованы этими моделями безопасно и надежно".
ИИ из резервных копий
По мнению Кернса, даже если компания Cohesity стремится сделать резервные копии данных готовыми к использованию ИИ, создание надлежащего контроля для озер данных Dremio или Databricks может еще больше усложнить процесс для инженеров по обработке данных.
Инженерам по обработке данных нужны данные, которые не только активно используются, что облегчает обучение моделей искусственного интеллекта и делает их более отзывчивыми при использовании клиентами, но и обеспечивают надлежащую атрибуцию, валидацию и кредитование. Резервные данные, которым может быть несколько лет, могут не иметь такого уровня детализации.
"Если вы используете множество различных источников, имеющих разные схемы и переменные, то это значительно усложняет работу инженеров по работе с данными", - говорит Кернс. "Если это резервные данные, то они не являются исходным источником данных, что значительно усложняет их работу".
По словам Умы Чаллы, аналитика компании Gartner, справочный агент, созданный компанией Cohesity, похож на другие ИИ-сервисы, которые предприятия могут использовать внутри компании.
Например, специалисты по DevOps предпочитают модели самообслуживания, в то время как ИТ-службы предприятий уже стремятся к более эффективной работе, сказал он. Если агенты ИИ избавят сотрудников от необходимости искать и обобщать технические руководства, политики и процедуры, то они смогут быстрее вернуться к работе.
"Именно в этих областях производительность может значительно возрасти. Это принципиально новый взгляд на помощников и ботов ", - отметила Умма Чалла.
Доступность и удобство использования таких ИИ-помощников на предприятиях будет только расти, однако обеспечение отсутствия ошибок в данных во избежание дезинформации будет оставаться сложной задачей.